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最近一份來自SAS的報告顯示,一些數(shù)據(jù)科學(xué)家對自己的角色不滿意,他們在進(jìn)行有效工作時面臨障礙。數(shù)據(jù)分析公司SAS表示,其報告“加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型”旨在深入研究數(shù)據(jù)科學(xué)的狀況,評估疫情的影響,以及分析領(lǐng)域的滿意度。
雖然數(shù)字化轉(zhuǎn)型因大流行而“大大加快”,但報告描述了對數(shù)據(jù)科學(xué)家額外需求的影響。例如,調(diào)查指出,42 %的數(shù)據(jù)科學(xué)家說他們的數(shù)據(jù)科學(xué)成果沒有被商業(yè)決策者使用。盡管90 %以上的受訪者表示其工作的重要性與疫情大流行前相同或更甚以往,但還是出現(xiàn)了項目乏善可陳的情況。
“加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的其他主要發(fā)現(xiàn)包括:
超過66 %的數(shù)據(jù)科學(xué)家對分析項目的結(jié)果表示滿意;42 %的受訪者對其公司對分析和模型部署的使用感到不滿意。
不到33 %的數(shù)據(jù)科學(xué)家認(rèn)為,他們在云管理和數(shù)據(jù)庫管理等程序密集型技能方面具有高級或?qū)<壹壍氖炀毘潭龋?/p>
94 %的受訪者在疫情開始之后經(jīng)歷了與之前相同或更多的云使用。
43 %的數(shù)據(jù)科學(xué)家表示,他們的組織沒有對人工智能分析過程中的偏見和歧視進(jìn)行具體審查;
26 %的受訪者表示,在他們的組織中,不公平的偏見被用作衡量模型成功的標(biāo)準(zhǔn)。
研究顯示,疫情“顛覆了標(biāo)準(zhǔn)的商業(yè)慣例”,改變了模型和預(yù)測算法的假設(shè)和變量,這些變化引起了流程、實踐和操作參數(shù)調(diào)整的“漣漪效應(yīng)”。
該報告還表明,數(shù)據(jù)科學(xué)家的“挑戰(zhàn)”在大流行之前就已經(jīng)存在。
73 %的數(shù)據(jù)科學(xué)家表示,自疫情以來,他們的工作效率和以前一樣,甚至更高;
77 %的受訪者透露他們與同事有相同或更大的合作。
58 %的數(shù)據(jù)科學(xué)家在收集、探索、管理和清理數(shù)據(jù)方面花費了更多的時間。
“由于大流行病加速了許多組織原本計劃的數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目,這對數(shù)據(jù)科學(xué)家提出了更多要求?!盨AS英國和愛爾蘭的數(shù)據(jù)科學(xué)主管Iain Brown說:“讓人沮喪的一個主要原因是,要找到一種方法,讓企業(yè)從分析項目中獲得洞察力,并將其用于決策。這意味著,讓數(shù)據(jù)科學(xué)家在董事會中占據(jù)一席之地可能是條出路。與此相關(guān)的是,我們發(fā)現(xiàn)了對數(shù)據(jù)科學(xué)團隊支持和人才短缺的擔(dān)憂,這個問題已經(jīng)有一段時間了,供不應(yīng)求。總的來說,數(shù)據(jù)科學(xué)家有充分的理由感到樂觀,隨著時間的推移數(shù)據(jù)科學(xué)家的角色發(fā)生變化,疫情讓他們在組織中的重要性更加凸顯?!?/p>